关于ofdm的过采样的问题

ofdm基带采样率（实用版）目录1.OFDM 基带采样率的概念2.OFDM 基带采样率的重要性3.OFDM 基带采样率的计算方法4.OFDM 基带采样率的应用实例5.总结正文1.OFDM 基带采样率的概念OFDM（正交频分复用）是一种广泛应用于数字通信系统的调制技术。

在 OFDM 系统中，数据流经过一系列的编码、调制、采样等处理后，被转换成可以在无线信道上传输的信号。

其中，基带采样率是指在数字信号处理过程中，对信号进行采样的速率。

2.OFDM 基带采样率的重要性OFDM 基带采样率的选取对通信系统的性能具有重要影响。

如果采样率过低，会导致信号频谱发生混叠，从而降低系统信道传输效率和信号质量。

相反，如果采样率过高，会增大系统复杂度，提高硬件成本。

因此，合理选择 OFDM 基带采样率是优化通信系统性能的关键。

3.OFDM 基带采样率的计算方法OFDM 基带采样率的计算通常需要考虑以下几个因素：（1）信号带宽：信号带宽决定了采样定理中采样频率的最小值。

根据奈奎斯特定理，采样频率应至少为信号带宽的两倍，以保证信号的完整性。

（2）保护间隔：保护间隔是为了避免子载波之间的互相干扰，需要在子载波之间留有一定的间隔。

保护间隔的大小与采样率有关，通常保护间隔越大，系统性能越优。

（3）子载波数量：OFDM 系统中，数据流通过分配到不同的子载波上进行传输。

子载波数量与采样率有直接关系，子载波数量越多，采样率越高。

综合以上因素，可以得到 OFDM 基带采样率的计算公式：采样率 = 信号带宽 / 保护间隔×子载波数量4.OFDM 基带采样率的应用实例以 Wi-Fi 系统为例，其工作在 2.4GHz 频段，信号带宽为 20MHz，保护间隔为 1MHz，子载波数量为 64。

根据计算公式，可得到 Wi-Fi 系统的 OFDM 基带采样率为：采样率 = 20MHz / 1MHz × 64 = 128因此，在 Wi-Fi 系统中，OFDM 基带采样率为 128。

降采样，过采样，欠采样，子采样，下采样原文地址：降采样，过采样，欠采样，子采样，下采样作者：bluepig 111111降采样：2048HZ对信号来说是过采样了，事实上只要信号不混叠就好(满足尼奎斯特采样定理)，所以可以对过采样的信号作抽取，即是所谓的"降采样"。

"采样频率从2048HZ到32HZ每隔64个样本,"?意思呢?降采样的频率怎么是变化的啊?我对降采样的原理不太熟悉。

把过采样的数据，再间隔一定数再采一次的意思。

过采样了，频谱分辨率比较低。

那为什么还过采样啊，别使用2048HZ,直接采样频率取为300HZ,不就免了降采样了吗?呵呵，这样问是不是很幼稚啊，我了解的少，见笑了：L在现场中采样往往受具体条件的限止，或者不存在300HZ的采样率，或调试非常困难等等。

若R 1，则Rfs/2就远大于音频信号的最高频率fm，这使得量化噪声大部分分布在音频频带之外的高频区域，而分布在音频频带之内的量化噪声就会相应的减少，于是，通过低通滤波器滤掉fm以上的噪声分量，就可以提高系统的信噪比。

原采样频率为2048HZ，这时信号允许的最高频率是1024HZ(满足尼奎斯特采样定理)，但当通过滤波器后使信号的最高频率为16HZ，这时采样频率就可以用到32HZ(满足尼奎斯特采样定理，最低为32HZ，比32HZ高都可以)。

从2048HZ降到32HZ，便是每隔64个样本取1个样本。

这种把采样频率降下来，就是降采样(downsample)。

这样做的好处是减少数据样点，也就是减少运算时间，在实时处理时常采用的方法。

过采样：过采样概述过采样是使用远大于奈奎斯特采样频率的频率对输入信号进行采样。

设数字音频系统原来的采样频率为fs，通常为44.1kHz或48kHz。

若将采样频率提高到R×fs，R称为过采样比率，并且R 1。

在这种采样的数字信号中，由于量化比特数没有改变，故总的量化噪声功率也不变，但这时量化噪声的频谱分布发生了变化，即将原来均匀分布在0~fs/2频带内的量化噪声分散到了0~Rfs/2的频带上。

通信原理实验报告班级：电信132 姓名：殷凯学号：实验目的:1. 掌握利用Matlab进行仿真的方法；2. 掌握OFDM调制解调的基本原理。

实验环境:电脑，Matlab软件。

实验原理：1.调制原理正交频分复用(OFDM)是多载波调制(MCM)技术的一种。

MCM的基本思想是把数据流串并变换为N路速率较低的子数据流，用它们分别去调制N路子载波后再并行传输。

因子数据流的速率是原来的1/N，即符号周期扩大为原来的N倍，远大于信道的最大延迟扩展，这样MCM就把一个宽带频率选择性信道划分成N个窄带平坦衰落信道，从而“先天”具有很强的抗多径衰落和抗脉冲干扰的能力，特别适合于高速无线数据传输。

OFDM是一种子载波相互混叠的MCM，因此它除了具有上述毗M的优势外，还具有更高的频谱利用率。

OFDM选择时域相互正交的子载波，创门虽然在频域相互混叠，却仍能在接收端被分离出来。

如图：2. OFDM 信号的解调上述描述的OFDM 系统的实现需要大量的正弦波发生器、滤波器、调制器和相干解调器，因此所需的设备比较复杂。

we1nstein 和Ebert 提出了采用离散傅立叶变换(DFT)来实现多载波调制。

随着数字信号处理技术的发展，可以采用快速傅立叶变换(FFT)技术实现，大大降低了OFDM 技术实现的复杂程度，使得OFDM 技术越来越广泛的应用在各种移动通信系统中。

为了叙述的简洁，忽略矩形函数，并令()0,/s s t s t T T N ==对信号以的速率进行采样，/(0,1,...,1)t nT N n N ==-即令可以得到：()()10/exp 2/ 01N n k k s s nT N d j nk N n N π-===≤≤-∑可以看到n k s d IDFT 等效为进行运算。

同样在接收端，为了恢复出原始的数据符,n k s d DFT 可以对进行变换，得到:10exp(2/) 01N k n n d s j nk N k N π-==-≤≤-∑根据上述分析可以看出，OFDM 系统的调制和解调可以分别由IDFT/DPT 来代替。

OFDM信号过采样率盲估计的新方法刘明骞;李兵兵;唐宁洁【摘要】To solve the poor performance of traditional blind orthogonal frequency division multiplexing (OFDM) over-sampling rate estimation method at low signal to noise ratio(SNR) and multi-path channel conditions, a novel blind OFDM over-sampling rate estimation method was proposed based on the spectrum characteristics of OFDM baseband sampling signals. The improved moving covariance method was a-dopted to estimate the carrier frequency, and to establish the power spectrum of received signal by Welch method. An optimal cosine roll-off filter was designed with an optimal roll-off factor to make the cut-off frequency of the designed filter approach that of sampling signal. The over-sampling rate was estimated based on the spectrum characteristics of over-sampling signals to realize blind estimation for different OFDM signals over-sampling rate. The simulation results show that the mean square error ( MSE) of OFDM signals over-sampling rate is less than 0.2 at the conditions of -2 Db SNR and multi-path channel. The proposed method has good estimation performance at the conditions of low SNR and multi-path channel without any prior knowledge.%针对低信噪比多径信道下过采样率估计性能低的问题,根据正交频分复用( OFDM)基带采样信号的频谱特性,提出了基于采样信号频谱逼近的过采样率盲估计方法.该方法首先利用改进的移动协方差方法估计信号的载波频率,采用修正的周期图平均法估计信号的功率谱；然后通过选择最佳的滚降系数,设计一个最佳余弦滚降滤波器,使余弦滚降滤波器的截止频率逼近信号的截止频率；最后根据过采样信号的频谱特性原理估计出接收信号的过采样率,实现了不同类型OFDM信号的过采样率的盲估计.仿真结果表明,在信噪比为-2 dB,多径信道条件下OFDM信号的过采样率估计的均方误差不超过0.2.可见该方法无需任何先验知识,在低信噪比多径信道下具有良好的估计性能.【期刊名称】《江苏大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2012(033)001【总页数】5页(P55-59)【关键词】OFDM;参数估计;功率谱;载波频率;过采样率【作者】刘明骞;李兵兵;唐宁洁【作者单位】西安电子科技大学综合业务网理论及关键技术国家重点实验室,陕西西安710071;西安电子科技大学综合业务网理论及关键技术国家重点实验室,陕西西安710071;西安电子科技大学综合业务网理论及关键技术国家重点实验室,陕西西安710071【正文语种】中文【中图分类】TN911.7正交频分复用(OFDM)技术因其良好的抗频率选择性衰落特性，在众多领域得到广泛应用，已成为未来第4代移动通信系统的关键传输技术.与此同时，OFDM信号调制参数的估计与检测问题日益突出，要实现全盲OFDM信号的定时序列重构和解调，首先需要估计OFDM信号的时域参数［1-3］和频域参数［4-5］.在非合作通信系统中，由于未知发送端信号的采样频率，时频域参数估计数值只能建立在接收端的采样频率上.因此估计接收端信号过采样率是OFDM参数盲估计中的必不可少的一项.目前，OFDM参数盲估计算法的研究主要集中于OFDM时域参数和频域参数的估计，而对于过采样率的估计算法较少.文献［1］基于循环频率检测算法的过采样率估计，但因为一般过采样率和OFDM信号自相关函数的近似周期都不会很大，所以此算法在低信噪比多径信道条件下并未取得很好的性能.文献［2］中利用理想低通滤波器逼近接收信号的频谱的方法估计过采样率，但未给出具体的性能仿真，在本文中对此方法进行了性能仿真并在此基础上提出改进的过采样率估计方法.文中拟提出一种新的OFDM信号过采样率盲估计方法，利用改进的移动协方差方法估计出信号的载波频率，然后根据OFDM基带采样信号的频谱特性原理设计一个理想低通滤波器逼近有用数据所占用的频谱，再通过选择最佳的滚降系数设计一个余弦滚降滤波器进一步逼近接收信号的频谱，最后由数字基带采样信号的频谱特性估计出接收端的过采样率.1 OFDM信号模型假设通过多径信道后，接收到的OFDM信号［4］为式中:μ(t)为加性高斯白噪声;hl(t)为多径的复增益;τl为多径的路径延时;L为路径个数.s(t)为带有保护间隔的OFDM时域信号，经由传输后，带有相位误差和频率偏移，即有式中:N为子载波个数;P为信号的功率;cn，k为传输数据符号，它在第n个OFDM符号的第k个子信道上传输;δφ为相位误差;δf0为频率偏移;Δf为子载波间隔;g(t)为脉冲函数;Ts为OFDM符号长度.2 OFDM信号的功率谱估计2.1 修正的周期图平均法周期图法估计功率谱不是一致估计，文中使用改进的功率谱估计方法——修正的周期图平均法(Welch法)［6］来估计接收信号的功率谱.首先把数据长度为N的信号r(i)分成L段，每一段数据长度为M，N=LM.然后把窗函数w(i)加到每一段数据上，求出每一段的周期图，形成修正的周期图，再对每一个修正的周期图进行平均.第j段的修正周期图为式中:同样，将每一段的修正的周期图之间近似看成互不相关，最后功率谱估计为2.2 小波包消噪由于噪声的影响，使用Welch法估计的接收信号的功率谱存在很多高频细节，因此使用小波消噪［7］过程进行“去噪”处理，以便于后续最佳逼近滚降滤波器的设计.小波包消噪通常按照如下步骤进行:1)信号的小波包分解:选择一个小波并确定一个小波分解的层次N1，然后对信号r 进行N1层小波包分解.2)计算最佳树(即确定最佳小波包基):对于一个给定的嫡标准计算最佳树.3)小波包分解系数的阈值量化:选择适当的阈值对从1到N1的每一层高频系数进行量化处理.4)小波包重构:根据小波分解的第N1层的低频系数和经过量化处理后的从1到N1层的高频系数，进行小波重构.3 OFDM信号的载频估计3.1 改进的移动协方差得到平滑功率谱波形后，要提取通带的起始点和终止点，才能估计出中心频率.因为OFDM信号的功率谱是矩形，所以在通带的起始点和终止点处波形的移动协方差比其他点大.因此找到协方差最大的2个点，即可得到通带的2个端点.文中提出一种改进的移动协方差定义，即为式中:k=1，1+p，1+2p，…，N-p，而 p 是进行移动协方差计算的点数间隔，其值的选择由数据点d(k)的特点决定.利用式(6)对平滑的功率谱计算移动协方差后，可以提取出最大的2个移动协方差值所在的位置，分别记为a和b，并分别将a+p和b+p-1视为起始点和截止点，将其差值作为估计载频.3.2 载频估计方法的步骤综上所述，文中所提出的载频估计方法的具体步骤:1)根据式(3)-(5)用Welch法求得功率谱.2)对估计出的功率谱进行小波包分解及小波包重构，得到平滑的功率谱.3)按式(6)计算平滑功率谱的移动协方差，p的选择由实际数据点的特点决定.4)提取出最大的2个移动协方差值所在的位置，分别记为a和b，并分别将a+p 和b+p-1视为起始点和截止点，将其差值作为估计载频.5)设定循环次数，重复上述步骤求出估计载频的统计平均值，将其作为OFDM信号的精确载频估计值.4 OFDM信号的过采样率估计过采样率定义为接收端采样频率与发送端采样频率的比值.根据数字基带采样信号的频谱特性可知，过采样率等于，其中ωs是接收信号功率谱的截止频率.假设估计接收信号功率谱时选用的FFT变换的点数为NFFT，则过采样率q为式中:Nωs为ωs对应的FFT变换点数，因此只要准确的估计出Nωs，就可以得到估计的过采样率.4.1 最佳逼近滤波器的设计对于小波消噪后的信号功率谱，设计一个数字理想低通滤波器，使其与信号功率谱之间的欧氏距离最小以达到接收信号功率谱的逼近.设经过小波消噪后的功率谱数据序列为Y，则最佳低通滤波器的设计方法如下:式中:A=sum(Y)为信号功率谱的总的能量;Gones(i)表示i个1;Gzeros(N-2i)表示N-2i个0;i值的搜索范围设定为为最佳逼近低通滤波器的截止频率.取得最佳逼近低通滤波器后，通过仿真试验选择合适的滚降系数，利用式(9)来设计最佳逼近余弦滚降滤波器，使余弦滚降滤波器的截止频率进一步逼近信号功率谱的截止频率.即为式中:iopt为得到的最佳低通滤波器的截止频率;α为余弦滚降滤波器的滚降系数.图1为信噪比为0 dB时，最佳逼近低通滤波器与滚降系数为0.2的余弦滚降滤波器示意图.图1 2种类型滤波器的示意图从图1可见，余弦滚降滤波器的截止频率可以更精确地逼近信号的截止频率.由于信号的功率谱是对称的，所以这里只给出了功率谱前半部分的逼近余弦滚降滤波器.最后，将设计的最佳余弦滚降滤波器的截止频率作为信号功率谱的截止频率，依据数字基带采样信号的频谱特性原理［8］，得出所估计的过采样率^q为4.2 过采样率估计方法的步骤综上所述，文中所提出的过采样率估计方法的具体步骤:1)截取长度为N的接收信号序列，利用式(5)估计出信号的功率谱.2)对得到的功率谱进行小波包消噪处理，得到数据序列Y.3)利用式(8)设计一个最佳低通滤波器.4)依据选择的最佳滚降系数，利用式(9)设计最佳余弦滚降滤波器，将余弦滚降滤波器的截止频率作为逼近的信号截止频率.5)利用式(10)估计接收信号的过采样率.5 仿真结果及分析文中通过仿真试验对所提的OFDM信号的过采样率盲估计方法进行了验证，其性能评估都基于200次蒙特卡洛试验.试验仿真条件中的信号模型:DVB-T OFDM 信号［9］，2K FFT 模式，非分层传输模式，64QAM，1/4保护间隔长度内编码码率，OFDM信号的有用数据长度Tu=224 μs，循环前缀长度 Tg=0.25Tu，符号总长度Ts=280 μs.信道模型:GSM TU 6径信道模型，多谱勒频移40 Hz，频率偏移10 kHz，相位误差π/6.图2给出了窗函数对载频估计的影响.图2 窗函数对载频估计的影响从图2a可见，Welch法对窗函数类型没有限制，文中仿真中选用哈明窗.但是，不同长度的窗会对带宽估计产生影响.从图2b可见，使用窗长度为128点的哈明窗的估计效果最好.在功率谱估计时，截取的数据总长度N=2048×9，将截取的数据分为L=8段，FFT变换的点数NFFT=4096，选择的窗函数为哈明窗;在小波包降噪中，选择的小波函数为Daubechies小波，使用的阀值处理方式为软阀值处理.估计性能标准为均方误差E，即为式中:^q为每次估计的过采样率值;q为真实的过采样率;M为蒙特卡洛次数，这里设为200次.对于DVB-T OFDM信号，在信噪比为0 dB，采样频率为36 MHz条件下，小波消噪的分解层数与余弦滚降滤波器的滚降系数对过采样率估计性能的影响如图3所示.图3 分解层数和滚降系数对估计性能的影响从图3可见，余弦滚降滤波器的滚降系数对过采样率估计性能的影响很大，在0.1和0.2时取得的性能较好，当其大于0.2时，性能逐步恶化.因此，文中进行性能仿真时，选择小波包分解层数为4，余弦滚降系数为0.2.图4为不同类型的OFDM信号过采样率估计性能图.图4 不同类型的OFDM信号过采样率估计性能从图4可见，不同类型的OFDM信号在不同的采样频率下，本文方法在低信噪比多径信道条件下都取得了很好的估计性能，因此文中所提的方法在低信噪比多径信道条件下是有效可行的.图5为文中方法和参考文献［2］方法在采样频率为28 MHz时，DVB-T OFDM 信号的过采样率估计性能对比图.图5 过采样率估计的性能对比图从图5可见，文献［2］中方法的估计性能随着信噪比的增加反而变差，其原因在于OFDM信号中存在有空载波;而随着信噪比的增加，信号的功率谱越来越接近于理想的功率谱，空载波所占用的部分被忽略.因此在高信噪比条件下，基于最佳低通滤波器的过采样率估计的性能也就越来越差.就此原因，文中采用了最佳余弦滚降滤波器进行进一步的逼近，在低信噪比和高信噪比下均可达到良好的估计性能.6 结论1)通过理论分析和公式推导，建立了OFDM信号过采样率估计的模型.2)不同的窗函数类型对载频估计的影响不敏感，但是不同长度的窗会对带宽估计产生影响，且使用窗长度为128点的哈明窗估计效果最好.3)小波消噪的分解层数与余弦滚降滤波器的滚降系数对过采样率估计性能的影响很大，且选择小波分解层数为4、余弦滚降系数为0.2时过采样率估计的性能最好.4)完成了对DVB-T OFDM信号与802.11a OFDM信号的过采样率估计性能的仿真.文中所提的方法无需任何先验知识，取得了良好的估计性能.参考文献(References)【相关文献】［1］ Shi Miao，Bar-Ness Y，Su Wei.Blind OFDM systems parameters estimation for software defined radio［C］∥Proceedings of the 2nd IEEE International Symposium on New Frontiers in Dynamic Spectrum Access Networks.Piscataway:IEEE 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ofdm 采样定理OFDM（正交频分复用）是一种常用的多载波调制技术，广泛应用于无线通信系统中。

OFDM采样定理是指在OFDM系统中，为了避免互相干扰，需要对信号进行适当的采样和重构。

下面将详细介绍OFDM采样定理的原理和应用。

在传统的单载波调制技术中，通信信道被分成多个子信道，每个子信道只能传输一个用户的信息。

而在OFDM技术中，将整个频谱分成多个子载波，并且这些子载波之间是正交的，可以同时传输多个用户的信息。

这样的好处是可以充分利用频谱资源，提高系统的传输效率。

在OFDM系统中，每个子载波的频谱带宽相对较窄，因此每个子载波的符号周期相对较长。

为了避免子载波之间的互相干扰，需要对信号进行适当的采样和重构。

OFDM采样定理就是保证在接收端能够准确地重构出原始信号。

OFDM采样定理的核心是奈奎斯特采样定理。

奈奎斯特采样定理指出，为了完全恢复一个带宽为B的信号，需要以2B的采样频率进行采样。

在OFDM系统中，每个子载波的带宽为Δf，总共有N个子载波，因此整个OFDM信号的带宽为Δf*N。

根据奈奎斯特采样定理，我们需要以2Δf*N的采样频率对OFDM信号进行采样。

在实际应用中，为了避免采样频率过高导致系统复杂度增加，一般会选择超过最小采样频率的2倍进行采样。

这样可以保证在接收端能够准确地重构出原始信号，并且还能够降低系统的复杂度。

除了采样频率，OFDM系统中还需要考虑到子载波之间的保护间隔。

由于实际系统中存在各种干扰和失真，子载波之间需要留出一定的保护间隔来避免互相干扰。

保护间隔一般取决于系统的设计要求和实际环境，一般情况下为子载波带宽的10%到20%。

除了奈奎斯特采样定理外，OFDM系统中还需要考虑到时钟同步和频率同步。

时钟同步是指接收端时钟与发送端时钟之间的同步问题，频率同步是指接收端频率与发送端频率之间的同步问题。

时钟同步和频率同步对于OFDM系统的正常运行非常重要，可以通过引入导频信号来实现。

ofdm时域采样和频谱的关系OFDM（正交频分复用）是一种多载波调制技术，是将高速串行数据分成许多低速并行数据流进行传输的技术。

OFDM技术通过将频带划分为若干个小的子载波，每个子载波的带宽相对较窄，而且由于子载波之间正交的特性，可以在频域上有效地避免互相干扰，提高了频谱利用效率。

OFDM的时域采样和频谱之间有着密切的关系，下面具体介绍其关系及相关内容。

一、OFDM时域采样1. 概念OFDM在时域上是一种周期性的信号，周期为T，周期内的采样点数为N。

OFDM的周期性信号由多个子载波构成，在每个子载波上都可以采样得到一个复数样点，这些样点按照一定的规则进行排列，形成一个OFDM符号。

2. 采样间隔OFDM的时域采样间隔（Ts）是采样点之间的时间间隔。

对于一个OFDM符号，采样间隔应满足Nyquist采样定理，即Fs≥2B，其中Fs为采样频率，B为OFDM信号的带宽。

采样间隔的确定直接影响到OFDM信号的频谱特性。

3. 采样点数OFDM的时域采样点数（N）与采样频率和符号时长之间有关系，N=T/Ts，其中T为OFDM符号的时长。

采样点数决定了OFDM信号在时域上的分辨率和频谱上的分辨率。

二、OFDM频谱1. 概念OFDM的频谱是指OFDM信号在频域上的分布情况。

OFDM 信号的频谱由多个子载波的频谱组成，每个子载波的频谱宽度为1/T，可以看作是一个窄带信号。

子载波之间相互正交，因此在频谱上不会相互干扰。

2. 子载波间距OFDM的频谱中，子载波之间的频率间隔为Δf=1/T，也称为子载波间距。

子载波间距决定了OFDM信号的频谱分辨率和重叠程度，频谱分辨率越高，子载波间距越小。

3. 频谱分布OFDM信号的频谱分布在频域上呈现多个窄带的频谱线，频谱线的宽度为1/T，对应于一个子载波的频谱宽度。

频谱线之间相互正交，不会相互干扰，因此OFDM信号的频谱利用率较高。

4. 频率响应OFDM信号的频率响应是指OFDM信号在频域上的幅度和相位响应。

ofdm 带宽采样间隔OFDM技术是一种在无线通信中广泛应用的调制技术之一，它在传输信息时分成许多子载波，每个子载波的频率都不同，这样就可以提高频谱利用率，从而使得无线通信的数据传输率更高，这也是它的优势所在。

而OFDM技术中带宽和采样间隔的选择，也是影响OFDM通信性能的重要参数。

首先，带宽是指输入信号在频域上所占据的带宽，即信号的频宽。

在OFDM技术中，带宽的选择与子载波的数量有关。

在信道中存在多径衰落的情况下，比较合适的带宽大小应该是一个明显的理论值，并且OFDM系统的带宽大小只能是由数字信号处理器的设备特性决定。

其次，采样间隔是指在时间域上相邻采样信号的时间间隔。

采样间隔的选择是为了满足奇才采样定理，即采样频率应该大于信号最大频率的两倍。

在OFDM技术中，需要根据系统的带宽和子载波间隔来选择合适的采样率。

选择合适的带宽和采样间隔可以使得OFDM系统具有更好的性能。

不合适的带宽和采样间隔会导致子载波不够分散，从而导致OFDM系统频谱异构性较差。

此时，子载波的位移值存在一定的相关性，信道发生多径衰落的情况下，OFDM系统的性能也会受到影响。

同时，若采样间隔太小，将提高OFDM系统的复杂度，因为要处理更高的数据率，还可能导致更大的复杂性和功耗。

在确定采样间隔时，需要考虑波形形状和系统数学模型，以及实际应用场景中的因素，从而选择合适的采样间隔。

总之，OFDM技术的性能和效果受到带宽和采样间隔的选择的影响，因此，选择合适的带宽和采样间隔非常重要。

合理的选择可以使得OFDM系统具备更好的频谱利用率、数据传输速率和通信质量，并能满足不同应用场景的需求，提高其应用价值。